
Keras/Caffe
本专栏主要撰写与Keras、Caffe等深度学习框架相关的案例。
一个处女座的程序猿
2025年初博主2本新书(机器学习耗时5年/大模型耗时3年)即将开售!人工智能硕学历,拥有十多项发专利(6项)和软著(9项),包括国际期刊SCI内多篇论文,多个国家级证书(2个国三级、3个国四级),曾获国内外“人工智能算法”竞赛(包括国家级省市级等,一等奖5项、二等奖4项、三等奖2项)证书十多项,以上均第一作者身份,并拥有省市校级个人荣誉证书十多项。目前也是国内知名博主,连续3年获优快云十大博客之星,荣获达摩院评测官、阿里社区/优快云/华为社区等十多个开发者社区专家博主荣誉,曾受邀阿里/华为/谷歌等社区采访-评审-论坛几十次。截止2022年,AI领域粉丝超100万,文章阅读量超5000万
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Caffe之Model Zoo:Caffe Model Zoo的简介、安装、使用方法之详细攻略
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DL之TCN:基于keras框架利用一维时间卷积网络TCN算法(Conv1D+Flatten+Dense)对上海最高气温实现回归预测(把时间序列数据集转化为有监督学习数据集)案例
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CV之FR/Keras之CNN:基于Keras框架和cv2库(调用摄像头)利用卷积神经网络模型(2+1)算法实现实时人脸识别并标注姓名标签
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DeepID:Python基于Caffe的DeepID2实现人脸识别的简介、实现之详细攻略
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DL框架之Caffe:深度学习框架之Caffe的简介、安装、使用方法详细攻略
Caffe,即Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding,快速特征嵌入的卷积结构。是一种常用的深度学习框架,在视频、图像处理方面应用较多。Caffe是一个深度学习框架,具有表达、速度和模块化的思想。它是由伯克利AI研究(BAIR)和社区贡献者开发的。Yangqing Jia在加州大学伯克利分校博士期间创建了这个项目。caffe本身就是用c++实现的。caffe是一个清晰,可读性高,快速的深度学习框架。原创 2018-05-06 14:06:32 · 13351 阅读 · 0 评论 -
Keras之DNN:利用DNN【Input(8)→(12+8)(relu)→O(sigmoid)】模型实现预测新数据(利用糖尿病数据集的八个特征进行二分类预测
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Keras之MLPR:利用MLPR算法(1to1+【Input(1)→8(relu)→O(mse)】)实现根据历史航空旅客数量数据集(时间序列数据)预测下月乘客数量问题
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DL之CNN:基于CRNN_OCR算法(keras,CNN+RNN)利用数据集(torch,mdb格式)训练来实现新图片上不定长度字符串进行识别—预测过程
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DL之CNN:利用卷积神经网络算法(2→2,基于Keras的API-Functional或Sequential)利用MNIST(手写数字图片识别)数据集实现多分类预测
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DL之Keras: Keras深度学习框架的注意事项(默认下载存放路径等)、使用方法之详细攻略
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DL之RetinaNet:基于RetinaNet算法(keras框架)利用resnet50_coco数据集(.h5文件)实现目标检测
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Keras之DNN:利用DNN算法【Input(8)→12+8(relu)→O(sigmoid)】利用糖尿病数据集训练、评估模型(利用糖尿病数据集中的八个参数特征预测一个0或1结果)
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Keras之DNN:基于Keras(sigmoid+linear+mse+predict)利用DNN实现回归预测——DIY多分类数据集&预测新数据点
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DL之Keras:基于Keras框架建立模型实现【预测】功能的简介、设计思路、案例分析、代码实现之详细攻略(经典,建议收藏)
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keras-yolo3:python库之keras-yolo3的简介、安装、使用方法详细攻略
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CV:基于Keras利用CNN主流架构之mini_XCEPTION训练情感分类模型hdf5并保存到指定文件夹下
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CV之FR:基于cv2(加载人脸识别xml文件及detectMultiScale得到人脸特征)、keras的load_model(加载表情hdf5、性别hdf5)实现表情识别和性别识别
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CV之IC:基于Keras框架利用mini_XCEPTION算法实现训练性别分类hdf5模型导出并保存到指定文件夹下代码实现
CV之IC:基于Keras框架利用mini_XCEPTION算法实现训练性别分类hdf5模型导出并保存到指定文件夹下代码实现。原创 2018-05-15 09:39:05 · 13268 阅读 · 0 评论 -
CV之FR:基于Keras框架利用训练好的hdf5模型直接进行人脸识别推理(cv2自带两步检测法)实现对《跑男第六季第五期》之如花视频片段(或调用摄像头)进行实时脸部表情识别
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CV之FR:基于Keras框架利用训练好的hdf5模型直接进行人脸识别推理(cv2自带两步检测法)实现对《跑男第六季第五期》之如花视频片段(或调用摄像头)进行实时性别、脸部表情识别
CV之FR:基于Keras框架利用训练好的hdf5模型直接进行人脸识别推理(cv2自带两步检测法)实现对《跑男第六季第五期》之如花视频片段(或调用摄像头)进行实时性别、脸部表情识别。原创 2018-05-15 12:52:25 · 11912 阅读 · 0 评论 -
CV之FR:基于Keras框架利用训练好的hdf5模型直接进行人脸识别推理实现人脸表情识别/脸部表情识别、性别识别(gradcam可视化)案例应用
CV之FR:基于Keras框架利用训练好的hdf5模型直接进行人脸识别推理实现人脸表情识别/脸部表情识别、性别识别(gradcam可视化)案例应用。原创 2018-05-15 15:35:17 · 14347 阅读 · 1 评论 -
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Keras之MLP:利用MLP【Input(8)→(12)(relu)→O(sigmoid+二元交叉)】模型实现预测新数据(利用糖尿病数据集的八个特征实现二分类预测
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Keras之DNN::基于Keras(sigmoid+binary_crossentropy+predict_classes)利用DNN实现二分类——DIY二分类数据集&预测新数据点
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Keras之DNN:基于Keras(sigmoid+binary_crossentropy+predict_proba)利用DNN实现分类预测概率——DIY二分类数据集&预测新数据点
#Keras之DNN:基于Keras(sigmoid+binary_crossentropy+predict_proba)利用DNN实现分类预测概率——DIY二分类数据集&预测新数据点目录输出结果实现代码输出结果实现代码# coding:utf-8#Keras之DNN:基于Keras(sigmoid+binary_cros...原创 2018-11-19 11:40:00 · 12839 阅读 · 0 评论 -
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